基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法及系统，包括：首先分析并证明了在双目立体视觉系统外部参数误差存在时，投影曲线上点的立体匹配误差对点的重建精度的影响；然后，基于此误差分析结论，设计了一种新的立体视觉空间圆位姿测量方法。该方法通过轮廓点筛选算法对投影曲线上的点进行筛选，得到匹配误差较小的点进行重建，利用重建点在深度方向上对非线性优化得到的最优投影平面的投影，对空间圆进行拟合，得到空间圆的位置姿态。该方法有效地减小了三维点重建误差对空间圆拟合精度的影响，提高了圆形特征在受遮挡情况下的测量精度。大量的实验验证了算法的有效性。

High Precision Measurement Method and System of Circular Posture in Stereo Vision Space Based on Optimal Projection Plane

The invention discloses a high-precision measurement method and system for circular pose of stereo vision space based on optimal projection plane, which includes: firstly, the influence of stereo matching error of points on projection curve on reconstruction accuracy is analyzed and proved in the presence of external parameter error of binocular stereo vision system; secondly, based on this error analysis conclusion, a new stereo vision space is designed. Measuring method of position and posture between circles. The method filters the points on the projection curve by the contour point selection algorithm, and reconstructs the points with smaller matching error. The optimal projection plane obtained by the non-linear optimization is projected by the reconstructed points in the depth direction, and the space circle is fitted to obtain the position and attitude of the space circle. This method effectively reduces the influence of three-dimensional point reconstruction error on the fitting accuracy of spatial circle, and improves the measuring accuracy of circular features under occlusion. A large number of experiments verify the effectiveness of the algorithm.

【技术实现步骤摘要】
基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法及系统
本专利技术属于空间圆位姿的测量
，尤其涉及一种基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法及系统。
技术介绍
空间中的圆在工业生产环境中大量存在，例如工件上的圆形安装孔，螺栓孔等。在工业现场，机器人有大量的装配工作需要完成，例如安装螺栓、汽车轮胎的自动夹装。除了上述工业环境中的应用，关于空间圆形特征的视觉定位算法在无人系统的导航和定位中也有大量的应用。空间圆的位置和姿态的测量是机器视觉中的一个重要问题。一般来说，空间圆位姿的测量方法可以分为两类：一类是基于结构光传感器的主动测量方法，通过结构光传感器和相机来组建立体视觉系统；另一类是基于双目立体视觉系统的被动测量方法，该方法利用两个相机来组建立体视觉系。相较于主动测量方法，被动测量方法的测量速度更快，并且，相较于结构光传感器，相机的体积更小、重量更轻且造价更低。在工业现场中，工业机器人的承载能力有限，双目视觉系统的优势更加突出。目前，基于双目立体视觉系统的空间圆位姿测量方法可以分为三种。第一种是基于代数射影几何的方法，通过投影与曲面之间的几何约束，可以得到空间圆位姿的闭式解。例如：现有技术利用二次曲面的射影性质，给出了一个二次曲线的全局匹配和重建算法，通过求解高阶多项式方程来得到空间圆的位姿；现有技术基于空间圆是两视图中的二次曲线所确定的二次曲面的交线的性质，给出了一种更加简单的位姿计算方法，并且能够判断两个视角中二次曲线的对应关系，也通过类似的方法实现了空间圆位姿的测量。此类方法有着非常严谨的数学推理，在理想的状态下测量精度较高。但是，在实际应用中，图像噪声，边缘提取误差，相机标定误差不可避免，并且计算方法复杂，矩阵之间的运算导致误差进一步扩大。上述原因可能会导致测量值不精确，甚至得不到有效解。第二种是基于CAD模型的先验信息和双目立体视觉系统相结合的方法。该方法可以准确地提取孔边缘，减少边缘提取误差，从而得到更加精确的测量结果。现有技术设计了一种基于CAD模型的汽车零件自动检测算法，该算法依靠双目立体视觉传感器和先验知识，解决了空间中几何孔边缘提取问题和高精度测量问题，并且对光线干扰具有很强的鲁棒性。但是，此类方法的弱点在于对孔的CAD模型的依赖，并且，该方法在几何孔被遮挡时，很难检测到部分孔被遮挡的情况。第三种方法利用双目立体视觉系统求出空间圆边缘点的三维空间坐标，并利用三维坐标信息拟合空间圆，并求取空间圆的位姿。例如，现有技术设计了一种空间圆最优拟合方法。该方法将拟合误差分为两部分，其一为重建点到空间圆平面的距离，其二为重建点到拟合圆心的距离与拟合半径的差为拟合误差，两者之和最小时得到空间圆的最优拟合结果。现有技术设计了一种利用新的非切线约束的方法，提高了椭圆上点的立体匹配精度，从而提高了空间圆位姿的测量精度。相较于代数射影几何方法以及基于CAD模型的先验信息和双目立体视觉系统相结合的方法，该方法不需要过多的先验信息，而且计算过程简单，测量精度较高。但是，当空间圆部分轮廓受遮挡时，由于相机外参标定误差的必然存在，重建得到的边缘点在深度方向上的误差随着匹配误差的增大而迅速增大，大大影响了该算法的测量精度。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术分析了椭圆边缘的立体匹配误差的变化规律和此误差对边缘重建精度的影响，提出了一种基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法及系统，通过对提取的椭圆轮廓点进行筛选获得立体匹配精度较高的匹配点，经过三维重建后使用三维点在最优投影平面上的投影对空间圆进行拟合。有效地减小了三维点重建误差对空间圆拟合精度的影响，提高了圆形特征在受遮挡情况下的测量精度。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：在一个或多个实施方式中公开的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，包括：对获取到的左、右视图中的圆形特征进行边缘检测和轮廓筛选，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′；对提取到的图像中的椭圆轮廓进行筛选，根据筛选后的椭圆轮廓建立左右图像轮廓上点的对应匹配关系；对立体匹配得到的匹配点进行三维重建，得到空间圆上重建点的三维坐标；求取重建后边缘点的最优投影平面；利用重建后边缘点在最优投影平面上的投影拟合空间圆，得到拟合空间圆的位姿并输出。进一步地，对获取到的左、右视图中的圆形特征进行边缘检测和轮廓筛选，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′，具体为：使用边缘提取算法对左、右视图中的圆形特征进行边缘检测，利用轮廓的曲率和长度对视图中的轮廓进行筛选，将不是椭圆形的边缘筛去，通过椭圆轮廓匹配算法，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′。进一步地，对提取到的图像中的椭圆轮廓进行筛选，具体为：对左视图提取得到的曲线C′进行求导，得到曲线上各点的斜率k′p′，然后设定一个阈值K，只有当|k′p′|＞K时才允许右视图上的点与该点进行立体匹配。进一步地，通过极线约束的特征型重构算法建立左右图像轮廓上点的对应匹配关系。进一步地，求取重建后边缘点的最优投影平面，具体为：选择一个初始平面Π0，该平面的法向量为n0；将重建后的边缘点Pi＝(xi,yi,zi)T在Z方向平面Π0投影，得到三维点Pi′＝(xi′,yi′,zi′)T，i＝1,...,n；通过三维点Pi′＝(xi′,yi′,zi′)T，在平面Π0上拟合平面圆C0；根据三维点Pi′到拟合平面圆C0圆心的距离与拟合平面圆C0半径构建误差函数；通过L-M非线性优化方法求得使误差函数最小的投影平面作为最优投影平面Π。进一步地，使用最小二乘法拟合空间平面的法向量作为初值平面Π0的法向量，并计算右图曲线上斜率最大的轮廓点，所述轮廓点作为重建后的边缘点Pi。进一步地，所述误差函数具体为：其中，拟合平面圆C0的圆心为半径为r0。进一步地，利用重建后边缘点在最优投影平面上的投影拟合空间圆，得到拟合空间圆的位姿，具体为：将重建后边缘点在最优投影平面上的投影点转化成最优投影平面上的二维点，利用最小二乘法对圆形进行拟合，得到空间圆的半径和圆心，将二维平面上的圆心转化为三维空间中的点，得到空间圆圆心的三维位置，圆面的法向量为最优投影平面Π的法向量。在一个或多个实施方式中公开的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量系统，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法。在一个或多个实施方式中公开的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行上述的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1)设计一种新的能够反映最优投影平面位置的误差函数，利用重建得到的空间圆边缘三维点在深度方向上对最优投影平面的投影，减小了双目立体视觉系统外部参数误差的影响。2)设计一种轮廓点筛选方法，通过对轮廓点所在曲线的斜率对轮廓点进行筛选，可以筛除重建误差较大的无参考意义的边缘点，利用筛选后的边缘点对空间圆进行拟合，有效地提高了测量精度。3)本专利技术方法在空间圆受遮挡时仍具有较高的位姿测量精度。附图说明构成本申请的一部分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，其特征在于，包括：对获取到的左、右视图中的圆形特征进行边缘检测和轮廓筛选，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′；对提取到的图像中的椭圆轮廓进行筛选，根据筛选后的椭圆轮廓建立左右图像轮廓上点的对应匹配关系；对立体匹配得到的匹配点进行三维重建，得到空间圆上重建点的三维坐标；求取重建后边缘点的最优投影平面；利用重建后边缘点在最优投影平面上的投影拟合空间圆，得到拟合空间圆的位姿并输出。

【技术特征摘要】
1.基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，其特征在于，包括：对获取到的左、右视图中的圆形特征进行边缘检测和轮廓筛选，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′；对提取到的图像中的椭圆轮廓进行筛选，根据筛选后的椭圆轮廓建立左右图像轮廓上点的对应匹配关系；对立体匹配得到的匹配点进行三维重建，得到空间圆上重建点的三维坐标；求取重建后边缘点的最优投影平面；利用重建后边缘点在最优投影平面上的投影拟合空间圆，得到拟合空间圆的位姿并输出。2.如权利要求1所述的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，其特征在于，对获取到的左、右视图中的圆形特征进行边缘检测和轮廓筛选，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′，具体为：使用边缘提取算法对左、右视图中的圆形特征进行边缘检测，利用轮廓的曲率和长度对视图中的轮廓进行筛选，将不是椭圆形的边缘筛去，通过椭圆轮廓匹配算法，得到两视图中来自于同一空间圆映射的两椭圆轮廓C和C′。3.如权利要求1所述的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，其特征在于，对提取到的图像中的椭圆轮廓进行筛选，具体为：对左视图提取得到的曲线C′进行求导，得到曲线上各点的斜率k′p′，然后设定一个阈值K，只有当|k′p′|＞K时才允许右视图上的点与该点进行立体匹配。4.如权利要求1所述的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，其特征在于，通过极线约束的特征型重构算法建立左右图像轮廓上点的对应匹配关系。5.如权利要求1所述的基于最优投影平面的立体视觉空间圆位姿高精度测量方法，其特征在于，求取重建后边缘点的最优投影平面，具体为：选择一个初始平面Π0，该平面的法向量为n0；将重建后的边缘点Pi＝(xi,yi,zi)...

【专利技术属性】
技术研发人员：马昕，李政源，宋锐，荣学文，田新诚，田国会，李贻斌，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东,37